

互聯網大廠都在造什么芯片？

后疫情時(shi)代(dai)，不(bu)(bu)造兩顆(ke)芯(xin)片似乎(hu)都不(bu)(bu)好意思叫(jiao)大廠。最近，字(zi)節和(he)快(kuai)手也加入了(le)造芯(xin)群聊。

字(zi)節的芯(xin)片團隊(dui)劃出了(le)服務器(qi)芯(xin)片、AI芯(xin)片、視頻云(yun)芯(xin)片三大類。快手(shou)發布了(le)視頻云(yun)服務品牌StreamLake，推出云(yun)端智能(neng)視頻處(chu)理SoC芯(xin)片SL200。據其官方介紹，這(zhe)款芯(xin)片視頻壓縮(suo)速率是“世界上最快的”。

鈔能力大(da)廠的(de)(de)加入直接推高了芯片(pian)設計人才(cai)的(de)(de)薪酬待遇，去年，百度的(de)(de)3個芯片(pian)相關人才(cai)被截胡，據HR部門透露(lu)，原因是“他們給(gei)的(de)(de)太多了”。

千方百計轉行(xing)的(de)集成電路專業學生，突然發現(xian)自己成為(wei)了(le)大(da)廠(chang)香(xiang)餑餑。這讓吃(chi)瓜(gua)群眾多少(shao)有些猝不(bu)及防，硬科技的(de)大(da)旗怎么說扛就扛了(le)？

01大廠都在造什么芯？

關(guan)于大(da)廠造芯這件(jian)事，首先(xian)要明確(que)兩個基本(ben)事實：

1.互聯網公司造芯片是件很正常的事，不僅中國公司造，谷歌和亞馬遜也造。

2.不過，互聯網公司造的芯片，跟解決“卡脖子”問題沒有太大關系。

早在2013年，谷(gu)歌(ge)就開始研發用于AI場景的TPU芯(xin)片，解決公司內部日(ri)益龐大運算需求與成本問題[1]。

當時，谷歌(ge)旗下(xia)已經有(you)圖(tu)像搜索、谷歌(ge)照(zhao)片、云視覺API、谷歌(ge)翻(fan)(fan)譯等和AI掛鉤的業務，在這之后又收購了知名AI獨角獸企業DeepMind，要(yao)支(zhi)撐這么多產品和服務，數據中心的算力恐怕得再翻(fan)(fan)一倍。

2017年(nian)的烏(wu)鎮(zhen)圍棋(qi)峰會，強(qiang)化版AlphaGo2.0以(yi)碾壓式優勢三比零全勝(sheng)，對弈結(jie)束后柯潔(jie)放聲痛哭，靠的就是(shi)TPU芯(xin)片。

亞馬(ma)遜也在2013年推(tui)出了Nitro1芯(xin)片，同樣是服務自身業(ye)務。時至今日，亞馬(ma)遜已經(jing)坐擁網絡芯(xin)片、服務器(qi)芯(xin)片和人工智能機器(qi)學習(xi)芯(xin)片三(san)條產品線，8年倒騰出9顆芯(xin)。

亞馬(ma)遜歷年自(zi)研(yan)芯片

幾年后(hou)，這股造(zao)芯熱傳遞到國內，大廠陸續加入群聊。

2017年，百度(du)和(he)老牌半導體公司(si)賽靈思合作了一款XPU芯片(pian)，并在此基礎上自研了云端全功(gong)能AI芯片(pian)“昆侖”。

昆侖1經由(you)三星代工(gong)成功量產，在百度(du)搜索引擎及云計算(suan)上已經部署(shu)了兩萬片(pian)。2021年，智(zhi)能芯片(pian)及架構部門干脆被(bei)拆分出來獨立融資，估值130個億(yi)，同時(shi)昆侖2進入(ru)量產。

阿里巴巴則全資(zi)收購了中(zhong)天微(wei)（擁有大陸唯一自主嵌入(ru)式CPU IP Core），把它和(he)達摩院芯片團隊(dui)合并，成(cheng)立全資(zi)子公(gong)司“平頭(tou)哥半導體”。

目(mu)前平頭哥共有玄鐵（處理(li)(li)器(qi)IP）、羽(yu)陣（RFID芯片）、倚天（ARM服(fu)務(wu)器(qi)芯片）和含光（高性能(neng)AI推理(li)(li)芯片）四個產(chan)品系列。據(ju)稱玄鐵系列處理(li)(li)器(qi)出貨量(liang)已超20億，超過200家企業(ye)在(zai)用。

騰訊去(qu)年一口氣發布了AI推(tui)理芯(xin)(xin)片“紫霄”、視頻(pin)轉碼芯(xin)(xin)片“滄海”、智能網卡芯(xin)(xin)片“玄靈”三款產品。還先后入股了國(guo)產DRAM廠商長(chang)鑫儲存、DPU獨角獸(shou)云豹(bao)智能、芯(xin)(xin)片新秀光舟(zhou)半(ban)導體(ti)等，還高(gao)薪收編造芯(xin)(xin)人才。

拋開大廠在產業鏈上的投資，單純看自研芯片，它們的特點非常相似：大部分都是通用性不高的專用芯片。

舉例來(lai)說，所謂通用芯(xin)(xin)(xin)片，如英(ying)偉達(da)的GPU，可以勝任(ren)游戲、渲染、AI、挖礦(kuang)等多個(ge)(ge)場景；而專用芯(xin)(xin)(xin)片大多僅用于(yu)(yu)某個(ge)(ge)非(fei)常細分的場景，比如世紀初曾誕生過一類名為PPU（Physics processing Unit）的芯(xin)(xin)(xin)片，獨立于(yu)(yu)CPU和GPU之(zhi)外，專門(men)處理3D游戲中對物(wu)理效(xiao)果的模擬。

2005年的Ageia PPU

平頭(tou)哥自研的“含光800”就專門服務于淘寶(bao)的按圖識(shi)別(bie)商品的功能“拍立淘”，5分(fen)鐘就能完成10億張“拍立淘”商品圖的識(shi)別(bie)，而(er)傳統的GPU處理需(xu)要1小時。

比如淘寶的(de)按(an)圖識(shi)別(bie)(bie)商品功能“拍立(li)淘”，這(zhe)是阿里決戰(zhan)購物節的(de)法寶之一。用上平(ping)頭哥(ge)的(de)AI推(tui)理(li)專(zhuan)用芯片“含光800”后，5分鐘就能完(wan)成(cheng)10億張(zhang)“拍立(li)淘”商品圖的(de)識(shi)別(bie)(bie)，而傳統的(de)GPU處理(li)卻需要1小時。

簡單來說，專用芯片犧牲了(le)通用性，強化了(le)某一(yi)特定功(gong)能(neng)。英偉達做芯片的時候，既要服務谷歌、亞馬遜，也要服務特斯拉和蔚(yu)來，還要考慮(lv)廣(guang)大(da)游戲玩家和礦老(lao)板，這(zhe)就是(shi)“通用性”。

而放在專用(yong)芯片上，研(yan)發AI推理芯片，不會考慮做AI訓練這個場景。阿里給(gei)淘寶業務(wu)做芯片，也(ye)不會考慮拼多多用(yong)著(zhu)順(shun)不順(shun)手。

由于極度(du)專(zhuan)精，專(zhuan)用芯片(pian)的(de)(de)技術門檻(jian)相對有限。在設計這一環上，用在邊(bian)緣側(ce)、還(huan)有終端的(de)(de)很多芯片(pian)，干脆采用ARM和RISC-V等精簡架構，指(zhi)令(ling)集(ji)都是開源的(de)(de)；而一些專(zhuan)用性比(bi)較強(qiang)的(de)(de)芯片(pian)，甚至完(wan)全可(ke)以采用自(zi)研架構。

所以，互聯網(wang)公司(si)自研芯片(pian)，最(zui)大的(de)目(mu)的(de)恰恰是他們目(mu)前正在做的(de)事情：降本增效。

01還是為了省錢

今(jin)年(nian)4月(yue)，谷(gu)歌發布了自研(yan)視頻處理芯(xin)片Argos VCU，替(ti)換掉(diao)了數千萬個英特爾CPU，一舉為谷(gu)歌節(jie)省(sheng)了200億(yi)人民幣的(de)(de)資本(ben)開(kai)支。亞馬遜通過自研(yan)芯(xin)片處理Alexa語音助手的(de)(de)運(yun)算，成(cheng)功替(ti)代了英偉(wei)達的(de)(de)芯(xin)片，降低了30%的(de)(de)成(cheng)本(ben)。

自有(you)芯片推出一年(nian)時間(jian)內，亞馬遜云服務全年(nian)降(jiang)價次(ci)數(shu)超(chao)過9次(ci)，成功(gong)帶動下(xia)游(you)客戶一塊降(jiang)本增效。

所(suo)以，性價比(bi)才是大廠(chang)造芯的(de)(de)第一動力。比(bi)如，騰(teng)訊的(de)(de)“玄靈”就(jiu)是把虛(xu)擬(ni)化這(zhe)種不太重要(yao)的(de)(de)功能，讓自研(yan)的(de)(de)專用芯片處理(li)(li)，那么成本更高的(de)(de)CPU就(jiu)可以騰(teng)出精力，處理(li)(li)更重要(yao)的(de)(de)事(shi)情。

騰訊、字(zi)節(jie)和快手(shou)都(dou)在(zai)投入音視頻(pin)云處理專(zhuan)用芯片，追求(qiu)在(zai)更(geng)高壓縮率、更(geng)小帶寬下傳輸內(nei)容，要知道大廠們的(de)帶寬支出常年(nian)占比近10%，快手(shou)的(de)帶寬量級已經(jing)接近上百TB[3]，有了專(zhuan)用芯片幫忙可以(yi)省不少錢。

簡單來說(shuo)，在流媒(mei)體播放、語(yu)音識別等特定場景中，可以用(yong)CPU/GPU這類(lei)通用(yong)芯(xin)片(pian)處理，代價就是效(xiao)率不高、成本(ben)不低(di)。因此，當業(ye)務量大到一定程(cheng)度后，自(zi)研的專(zhuan)用(yong)芯(xin)片(pian)就是性價比更(geng)好的選擇了(le)。

在獨(du)立自(zi)主語(yu)境下，輿論(lun)期待大廠們和高(gao)通(tong)/AMD這類通(tong)用芯片設(she)計(ji)公司硬(ying)碰硬(ying)，但(dan)這并不符合商業(ye)邏輯。

即(ji)便是(shi)蘋果(guo)這樣的公司(si)，他們研發M1芯片(pian)的時候，也是(shi)從一些細分場(chang)景入手，比如突出剪輯、視頻處理(li)等特(te)定場(chang)景上(shang)的更強表(biao)現(xian)，以及和macOS的適配(pei)，而(er)不(bu)是(shi)全方位“吊打(da)英特(te)爾”。

雖然蘋果(guo)聲稱新的(de)(de)(de)M1芯(xin)片(pian)對比(bi)此前的(de)(de)(de)處理器性(xing)能有數倍提升，但芯(xin)片(pian)剛問世時，MacBook Pro只有低配(pei)版采用了(le)M1芯(xin)片(pian)；高配(pei)版仍然搭載英特(te)爾i5-1038NG7處理器，并且價格貴得多。在(zai)Mac mini上(shang)也(ye)類(lei)似，其(qi)高配(pei)版仍在(zai)使用第八(ba)代(dai)的(de)(de)(de)英特(te)爾六(liu)核i5處理器。

以蘋果的(de)體量(liang)，尚且要避開鋒芒差異化競爭，以卵擊石的(de)后(hou)果可想而知(zhi)。

小米(mi)曾經高(gao)調進入SoC的(de)開發(fa)，外界盛傳，小米(mi)重注(zhu)押(ya)寶的(de)手機(ji)SoC澎湃S2在(zai)多次流片試產(chan)后以失敗告終，保守估(gu)計(ji)燒掉了三(san)億人民幣的(de)研(yan)發(fa)費(fei)用。

另一個(ge)典(dian)型(xing)的(de)失(shi)敗案例是三(san)星，2015年，三(san)星首次推出貓鼬M1架(jia)構，并(bing)在部分旗艦手機GalaxyS7和Note7中采用，矛頭(tou)直(zhi)指蘋果(guo)的(de)A系列SoC。

貓鼬架(jia)構一路迭代到了M5，但性(xing)能一直落(luo)后于高(gao)通和蘋果，最終(zhong)在2019年被徹底放棄。

三星的Exynos芯片

國內(nei)絕大多數的(de)芯片(pian)設計(ji)公司，發展策略(lve)都是瞄準一(yi)個細分場景，從通(tong)用(yong)性不(bu)高的(de)芯片(pian)開始做(zuo)，比如壁(bi)仞科技、天數智芯、沐曦等國內(nei)初創GPU企業，大多都繞道瞄準B端\G端數據中(zhong)心(xin)的(de)GPGPU需求，砍掉(diao)了數據中(zhong)心(xin)里并(bing)不(bu)需要(yao)的(de)圖形處(chu)理功能，在一(yi)些垂直領(ling)域足夠和(he)巨(ju)頭(tou)殺(sha)幾(ji)個來回了。

對這(zhe)些(xie)公司來(lai)說，從專用芯片(pian)做(zuo)起(qi)是(shi)一條更實際的路徑，一上來(lai)就高舉高打，在通用場(chang)景(jing)里和巨頭(tou)硬碰硬并(bing)不明智(zhi)。事實上，英偉達的GPU一開始也是(shi)游戲(xi)場(chang)景(jing)里的專用芯片(pian)，然(ran)后擴展(zhan)到了AI、虛擬貨幣等場(chang)景(jing)。

互(hu)聯網公司的確很有錢，但造芯片(pian)的花銷(xiao)更大(da)，先進制程芯片(pian)尤甚。

7nm工藝芯片(pian)流(liu)片(pian)一(yi)次需要(yao)3000萬(wan)美元，5nm的(de)流(liu)片(pian)成(cheng)本(ben)更是達(da)到4725萬(wan)美元，就這還沒有計入前期購(gou)買芯片(pian)IP的(de)成(cheng)本(ben)、購(gou)買芯片(pian)設計軟件(jian)EDA的(de)成(cheng)本(ben)、動輒百萬(wan)年薪的(de)芯片(pian)設計人(ren)才的(de)工資成(cheng)本(ben)等等一(yi)系列(lie)投入。

對造(zao)芯來(lai)說，一(yi)年花一(yi)個(ge)億(yi)，只夠在新手(shou)村練級。

通(tong)(tong)常(chang)情況下，只有蘋(pin)果、華為(wei)這樣的(de)公司，能依靠產(chan)品(pin)的(de)龐大出貨量(liang)覆蓋研發CPU等通(tong)(tong)用(yong)芯(xin)片的(de)成本。而對(dui)缺乏終端(duan)產(chan)品(pin)的(de)互聯網(wang)公司來說，再財大氣粗，恐怕也算(suan)不清通(tong)(tong)用(yong)芯(xin)片這筆越滾越大的(de)賬。

03沒那么厲害

研(yan)發一款芯(xin)片并不難(nan)，難(nan)的是研(yan)發一款面向消(xiao)費市場的高利潤芯(xin)片，這不僅需要技(ji)術的突破，還需要終端產品的配合，對應的軟件生態(tai)，長期的資(zi)本投入。

最近幾(ji)年，芯(xin)片自主的(de)(de)熱情空(kong)前(qian)高漲。平心(xin)而(er)論，過去十多年里國內半(ban)導體產業(ye)有不小的(de)(de)進步(bu)，但貢(gong)獻并不來自互(hu)聯網新貴，而(er)是那些積累已久的(de)(de)產業(ye)老兵。

最(zui)典型的(de)是(shi)海(hai)思，它的(de)成(cheng)(cheng)立甚至早于華為的(de)智能機業務(wu)。Ascend D系列首次搭載(zai)海(hai)思的(de)四核手機處理器芯片K3V2，因體驗太差網友罵成(cheng)(cheng)一片，據說震(zhen)怒的(de)任正非曾(ceng)當著眾多(duo)高管的(de)面，把這款手機砸在余承東(dong)臉上。

海思造芯的(de)前(qian)提則是，華為擁有支撐高額研發費用和試錯(cuo)成本的(de)運營商(shang)業(ye)務(wu)，它在華為的(de)收入結構中常年占比超過40%。

DRAM領(ling)域，合肥長鑫在2019年量產(chan)國產(chan)DDR4內存芯(xin)片(pian)，在應對(dui)“卡(ka)脖子”這(zhe)件事上(shang)意(yi)義重大(da)。兆易創(chuang)新則(ze)是全(quan)球前(qian)三、中國第一的NOR FLASH企業，紫光展銳(rui)也成為了高(gao)通、聯發科之(zhi)后全(quan)球第三大(da)主流手機SoC解決方案商。

而在(zai)(zai)芯片封測環節(jie)，長電(dian)科(ke)技在(zai)(zai)2016年收(shou)購了(le)新(xin)加坡(po)的(de)星科(ke)金朋，一舉成為全球第三(san)的(de)封測廠(chang)，拿下了(le)高(gao)通、聯發科(ke)、英(ying)特爾、博通等等國際大廠(chang)的(de)訂(ding)單(dan)。另一家公(gong)司富瀚微實(shi)現(xian)(xian)了(le)對AMD封測廠(chang)的(de)收(shou)購，幫助國產企業實(shi)現(xian)(xian)了(le)在(zai)(zai)7nm CPU以及GPU高(gao)端芯片封測的(de)突(tu)破。

高(gao)風險、高(gao)投入、長周期是半(ban)導(dao)體行業的鐵律(lv)，每個(ge)環節都壁壘極深，這顯然不是習慣(guan)了高(gao)舉高(gao)打、快速擴(kuo)張的互(hu)聯網(wang)公(gong)司能(neng)夠(gou)適應的。

然(ran)而(er)，當芯片設計套上(shang)了(le)獨立自主的語境(jing)，互聯(lian)網(wang)大(da)廠反(fan)而(er)成為了(le)聲浪最大(da)的，儼然(ran)硬科技的帶頭(tou)大(da)哥。

所(suo)以(yi)，針對大廠(chang)造芯這件事，還是(shi)得從兩(liang)方面看待：

一方(fang)面，絕大(da)多(duo)數公司的(de)(de)自研(yan)芯片(pian)，本質上是基于新(xin)場景的(de)(de)創新(xin)。比如大(da)規模的(de)(de)虛擬化需(xu)求、AI需(xu)求，視頻圖片(pian)編解(jie)碼(ma)需(xu)求。這種創新(xin)雖然(ran)離“吊打英特爾”差(cha)了十萬(wan)八千(qian)里，但為(wei)行業積(ji)累人才儲(chu)備，再不(bu)濟(ji)讓苦了十幾年的(de)(de)芯片(pian)工程師拿(na)拿(na)大(da)廠期權(quan)，也是好事。

同時，半導體(ti)是(shi)(shi)個高度分(fen)工與高度全球化(hua)的(de)(de)行業，要求互聯網公(gong)(gong)司去和全世界頂級的(de)(de)芯片(pian)設計公(gong)(gong)司硬碰硬，讓(rang)他們去實現CPU等通用芯片(pian)的(de)(de)自主可控，顯然也不是(shi)(shi)現實的(de)(de)。

無論(lun)是字(zi)節、阿里(li)、還是快手，都沒有自己的(de)終端產品(pin)，他們靠什么覆蓋芯片的(de)研發的(de)成本呢？這不符合商業邏輯。

但(dan)另一(yi)方面，做了幾(ji)個相對邊(bian)緣的(de)芯片(pian)就大吹特吹，也實在(zai)是沒必(bi)要。

如果真(zhen)想(xiang)在硬科技上(shang)有所(suo)建(jian)樹，是(shi)不是(shi)應該先想(xiang)想(xiang)，高薪招進來的芯片工程師，是(shi)匯報(bao)給技術部門，還(huan)是(shi)匯報(bao)給公關(guan)部門？

參考資料

[1] 起底(di)谷歌TPU的(de)發展史，智東西(xi)

[2] 8年推出9顆芯，亞馬遜AWS自揭(jie)造(zao)芯秘籍，芯東西

[3] 快手字節的“造芯”運動，一點(dian)財經(jing)

[4] 互聯網造芯：漲薪50%搶(qiang)人，應(ying)屆生(sheng)拿(na)下BAT三家(jia)offer，tech星球

[5] Fabless，贏家通(tong)吃的2021，半導體行業(ye)觀察

[6] 一(yi)文讀懂平(ping)頭哥(ge)四款開(kai)源玄(xuan)鐵RISC-V處理(li)器，半導體(ti)芯聞

編輯：李墨天

視覺(jue)設(she)計：疏睿(rui)